算法推薦助力廣播精準化傳播

劉文燕

【摘要】借助新技術(shù)，讓傳播手段迭代升級是大勢所趨。將智能算法引入廣播音頻產(chǎn)品分發(fā)過程，精準聽眾定位，提升用戶體驗，將使廣播實現(xiàn)個性化、專業(yè)化生產(chǎn)，實現(xiàn)精準化傳播。本文分析認為，廣播媒體應(yīng)當(dāng)利用算法推薦技術(shù)對節(jié)目用戶進行精準畫像，使其可以方便尋找到感興趣的產(chǎn)品，并及時為新用戶進行建模。同時，也要及時認識到算法推薦的不足，堵住其漏洞帶來的可能風(fēng)險。

【關(guān)鍵詞】廣播音頻 算法推薦 用戶標簽 個性化

【中圖分類號】G221 【文獻標識碼】A

信息的傳播與交流對于人類的生產(chǎn)生活非常重要，正如威爾伯·施拉姆（ Wilbur Schramm）和威廉·波特（ William E.Porter）所言：“傳播是一條溪流，貫穿人類歷史，使我們的感官渠道不斷延伸。”①人們對于傳播消費的需求在多大程度上可以得到滿足，取決于傳播技術(shù)的進步。當(dāng)步人人工智能和大數(shù)據(jù)時代，我們發(fā)現(xiàn)，傳播技術(shù)再次開始重塑傳播樣態(tài)，過去的一對多傳播正在向一對一的個性化傳播轉(zhuǎn)變。信息的接收者已經(jīng)成為用戶，傳統(tǒng)的受眾正在從模糊群體變成一個個畫像鮮明的個體，個性化、專業(yè)化傳播是傳媒業(yè)或者說是廣播業(yè)的大勢所趨。

一、從一對多到一對一——信息傳受模式正在發(fā)生改變

在新媒體技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，移動化、可視化、碎片化傳播成為主流，分享成為常態(tài)，人們越來越習(xí)慣于這樣的信息傳播方式，而這又進一步促使傳播模式的改造與重塑。原有的大眾傳播所依賴的技術(shù)與信息獲取渠道正在被打破，用戶在豐富多彩的生活中發(fā)現(xiàn)的新鮮內(nèi)容可以方便及時地通過網(wǎng)絡(luò)進行傳播，并借助分享擴大其傳播范圍。原來的信息傳播遵循“采集一編輯一發(fā)布一接收”這樣的線性鏈條，而現(xiàn)在的信息傳播則是網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，用戶的選擇性和自主性極大增強，對傳者的反饋影響力也在增大。在這個多維空間中，傳受關(guān)系不再涇渭分明，原來的受者更傾向于主動選擇接受自己喜歡的信息。

1991年，尼古拉·尼葛洛龐帝（ NicholasNegroponte）這樣預(yù)測：“數(shù)字化會改變大眾傳播媒介的本質(zhì)。”②當(dāng)信息的獲取不再有阻礙，海量信息隨之而來，用戶需要花更少的時間獲得自己更感興趣的內(nèi)容。信息已經(jīng)從“尋找”過渡到“獲取”，過去的“人找信息”已經(jīng)發(fā)展到如今的“信息找人”。這就要求廣播媒體深入研究用戶，以個性化、精準性的信息服務(wù)，使其內(nèi)容準確抵達目標受眾。

二、智能算法推薦為精準傳播提供解決方案

（一）算法推薦在尋找和發(fā)掘用戶上更精準

所謂算法推薦，就是“通過追蹤用戶的網(wǎng)絡(luò)行為，運用一些數(shù)學(xué)算法，計算出個人特征、環(huán)境特征等相關(guān)信息，并推測出用戶可能喜歡的內(nèi)容”。③算法推薦需要考慮三個維度的變量，一是產(chǎn)品內(nèi)容特征：題材類別、表現(xiàn)載體、話題討論熱度;二是用戶特征：包括用戶的興趣、職業(yè)、年齡、性別以及使用的終端類型等;三是環(huán)境特征：時間、地點、場景（如工作、通勤、旅途等）。不同的維度變量組合會形成不同的信息接收偏好，以此推測出用戶可能喜歡的內(nèi)容并進行推送。

算法推薦的出現(xiàn)，讓信息分發(fā)成為可能。

（二）算法推薦高效對接用戶需求和信息

第一，算法推薦對信息內(nèi)容、用戶特征進行數(shù)據(jù)化的分析和運算，并且通過社交推薦機制進行二次過濾，優(yōu)化推薦結(jié)果，用戶的個性化信息選擇特征經(jīng)由技術(shù)的演算變得真實可感，具有客觀數(shù)據(jù)的支撐，幫助媒體從過去的模糊化傳播轉(zhuǎn)變到現(xiàn)在的精確化傳播。信息接收者的個性特征被描述得越準確，算法推薦在內(nèi)容分發(fā)上的作用就會越突出。

第二，尼古拉·尼葛洛龐帝提出“我的日報”概念，認為每一個人選擇接受新聞都有其獨特性：“我們可以從另外一個角度來看一份報紙，那就是把它看成是一個新聞的界面。數(shù)字化的生活將改變新聞選擇的經(jīng)濟模式，你不必再閱讀別人心目中的新聞和別人認為值得占據(jù)版面的消息，你的興趣將會扮演更重要的角色。過去因為顧慮大眾需求而棄之不用、排不上版面的文章，現(xiàn)在能夠為你所用。”④這個描述讓我們看到了一個清晰的事實：用戶由于個人經(jīng)歷、背景不同，工作、生活方式各異，對信息的選擇就會有著明顯的偏好。過去在大眾傳播時代，信息的分發(fā)是由傳播者來完成的，信息的重要性排序由傳播者來決定，受眾相對被動;在信息個性化定制時代，原來被傳播者忽略的、在傳統(tǒng)觀念上認為欠缺重要性的信息可能被重新發(fā)掘出價值，因為這些信息也有其相應(yīng)的接受者，信息的重要性排序?qū)⒂山邮苷邅頉Q定。

第三，從信息傳播的理論和實踐來看，當(dāng)用戶接收到推薦內(nèi)容后，會有相應(yīng)的反應(yīng)行為，如閱讀、收聽或收看等。行為發(fā)生的時長以及是否有評論、轉(zhuǎn)發(fā)、舉報、屏蔽等，都是了解用戶信息的有效數(shù)據(jù)，這可以幫助媒體獲知用戶在社會認知上的特點，并以此為基礎(chǔ)對其進行有針對性的輿論引導(dǎo)。算法推薦改變了以往“我說你聽”的信息傳播樣態(tài)，而是根據(jù)用戶的喜好推送他所感興趣的內(nèi)容，用戶的觀點、興趣直接影響了傳播的行為。當(dāng)然，這樣的傳播.用戶的接受程度也更高。

三、廣播媒體如何利用算法推薦技術(shù)

廣播媒體一直在力圖尋找自己的目標聽眾，也進行過多種嘗試和努力，但其長期以來依然沒有改變“我說你聽”的單向傳播印象，這也使得廣播的聽眾一直在大量流失。現(xiàn)在，算法技術(shù)可以讓廣播媒體精準地找到用戶，并以用戶感興趣的內(nèi)容粘連用戶，將聽眾資源轉(zhuǎn)化為用戶資源，實現(xiàn)精準定位和編輯增值。可以說，算法技術(shù)比人類編輯更懂用戶，可以在很大程度上幫助廣播實現(xiàn)“千人千面”的傳播目的。

（一）產(chǎn)品方：對節(jié)目用戶進行精準畫像

將廣播節(jié)目打造成產(chǎn)品是運用算法推薦的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)廣播節(jié)目按照時間順序播出，聽眾在收聽時沒有選擇的余地。當(dāng)聽眾喜好的內(nèi)容與編輯的思路產(chǎn)生較大分歧時，聽眾很難有耐心聽完整檔節(jié)目，導(dǎo)致廣播節(jié)目里的精彩內(nèi)容往往會被忽略。運用算法推薦技術(shù)，可以對節(jié)目用戶進行精準畫像，分析得出用戶的興趣所在，精準提供所需內(nèi)容。這樣的結(jié)果讓供給與需求完全配套，生產(chǎn)出的產(chǎn)品可以完全對標用戶的興趣點。

（二）用戶方：可以方便尋找興趣產(chǎn)品

廣播節(jié)目一個很大的缺陷是沒有標簽，不像報紙文章有鮮明的標識內(nèi)容的題目甚至摘要，但是互聯(lián)網(wǎng)廣播解決了這個問題。在互聯(lián)網(wǎng)音頻聚合平臺上，可以用算法推薦技術(shù)把產(chǎn)品種類分門別類進行組合，打上“標簽”，方便用戶尋找。比如：某位用戶希望聽到和宋代大文豪蘇東坡有關(guān)的內(nèi)容，便可在平臺中直接輸入文字或語音指示“蘇東坡”，系統(tǒng)會快速自動定位所有標有“蘇東坡”的音頻內(nèi)容。

運用算法推薦技術(shù)，通過用戶的訂閱量、收聽時長、收聽頻次等影響因子對不同音頻產(chǎn)品進行排名，為用戶進行熱點內(nèi)容推薦。

（三）新用戶：建議及時畫像和建模

互聯(lián)網(wǎng)音頻聚合平臺面對的用戶是大量而多樣的，對于首次使用平臺的新用戶來說，他們過往的收聽喜好是空白的，無法對其好惡進行畫像和建模。最簡單和直接的辦法就是，平臺初次打開的時候增加一個用戶設(shè)置頁面，清新用戶標出自己的喜好，明確希望推薦和不想看到的內(nèi)容，給用戶更多的表達機會，這樣可以在更大程度上加強算法推薦的可控制性和可預(yù)測性。

當(dāng)然，算法推薦為個性化的音頻產(chǎn)品推薦提供了技術(shù)支持，但是，純粹的算法推薦卻不能把控音頻產(chǎn)品的質(zhì)量。廣播媒體理應(yīng)考慮整體的長遠發(fā)展，不能單純追求用戶打開的頻次和收聽的時長，更應(yīng)注意內(nèi)容產(chǎn)品的消費升級，將優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容通過精準化推薦，進一步凝聚用戶，提升影響力、傳播力。在整個算法推薦過程中，廣播編播人員要與算法工程師保持緊密溝通，將輿論導(dǎo)向、社會效應(yīng)等價值理念融人算法設(shè)計中，堅持社會效益第一的原則。

四、應(yīng)用算法推薦要堵住算法漏洞

算法推薦為廣播媒體帶來新機會的同時，我們也要及時認識到算法推薦的不足，及時堵住其漏洞帶來的可能風(fēng)險。

我們強調(diào)“政治家辦報”，就是強調(diào)媒體人的責(zé)任意識，尤其是政治意識。沒有正確的政治意識，是不可能做好新聞工作的。算法推薦的基點是純粹的技術(shù)，如果單純以收聽流量為衡量標準的話，廣播節(jié)目編輯的“把關(guān)人”角色就會缺失，就會給輿論導(dǎo)向帶來重大的風(fēng)險。另外，機器的計算結(jié)果盡管數(shù)據(jù)完美，但因其始終根據(jù)人們既定的線路進行內(nèi)容推送，持續(xù)窄化，就會導(dǎo)致“信息繭房”的形成，造成收聽人與外部世界的隔離。

算法時代，技術(shù)固然可以更加“聰明”，但人的作用在媒體中仍處于核心地位;算法推薦可以作為輔助工具，但不可以替代媒體的社會責(zé)任意識。對于媒體來說，堅持主流價值觀引導(dǎo)仍是核心。

在廣播音頻產(chǎn)品分發(fā)中，應(yīng)把內(nèi)容的積極意義和知識性考慮進去，尤其要給予事關(guān)公共利益的重要新聞以更大的流量，把具有全局性、前瞻性和長遠意義的內(nèi)容貼上重點標簽，制作成有聲有色、有吸引力和感染力的產(chǎn)品，匹配給最廣大的用戶。算法推薦系統(tǒng)需要不斷擴容和完善。例如：可加入用戶對音頻內(nèi)容實用性、可欣賞性等滿意度調(diào)查，持續(xù)讓用戶對算法推薦機制進行評分，根據(jù)用戶的需求及時進行調(diào)整。正如北京師范大學(xué)教授喻國明所說：“智能算法迭代需要遵從兩個基本原則，第一，算法信息分發(fā)控制變量的升級，應(yīng)該有邊界的調(diào)適到社會適應(yīng)且合法性獲得的方向。第二，要解決所謂對于需求本身的不斷逼近、詳盡與全面把握過程。在此基礎(chǔ)上，智能算法推薦才能更好地為人賦權(quán)，為人類服務(wù)。”⑤

五、結(jié)語

認真研究受眾的收聽需求和收聽習(xí)慣，運用最新的智能算法推薦，找到精準的用戶，實現(xiàn)有效的傳播，讓個性化、專業(yè)化的廣播產(chǎn)品在互聯(lián)網(wǎng)平臺找到真正喜愛和需要它們的人。應(yīng)鼓勵聽眾參與廣播產(chǎn)品生產(chǎn)，進行理性的交流互動，運用聽眾喜歡的方式，使輿論引導(dǎo)更為科學(xué)高效。總之，在社會主義核心價值觀的引領(lǐng)下，以算法推薦為技術(shù)基礎(chǔ)，嚴格“把關(guān)人”職責(zé)，廣播在精準化傳播上定會開辟出一條嶄新的道路。

注釋

①[美]威爾伯·施拉姆、[美]威廉·波特：《傳播學(xué)概論》（第二版），何道寬譯，中國人民大學(xué)出版社，2010年版，第19頁。

②④[美]尼古拉·尼葛洛龐帝：《數(shù)字化生存》，胡泳、范海燕譯，電子工業(yè)出版社，2017年2月版，第79頁、150頁。

③陳昌鳳、石澤：《技術(shù)與價值的理性交往：人工智能時代信息傳播——算法推薦中工具理性與價值理性的思考》，《新聞戰(zhàn)線》，2017年第9期（上）。

⑤李碧瑩：《喻國明：智能算法推薦具有反信息繭房的本質(zhì)》，新京報網(wǎng)，http：//www.bjnews.com.cn/feature/2020/0 111 4/674249.html.

（本文編輯：李靜）